[알고리즘 트레이딩] 듀얼 계정 차익거래의 핵심 전제: 회귀

 

📉 프리미엄은 평균으로 회귀할까?

— 듀얼 계정 차익거래의 핵심 전제 검증하기

듀얼 계정 차익거래 전략을 세우기 위해 반드시 확인해야 할 전제가 있습니다.

바로 프리미엄(또는 역프리미엄)이 시간이 지남에 따라 평균(0%)으로 회귀하는 성질이 있는가? 하는 것입니다.

이 성질이 없다면 아무리 구조적으로 좋은 전략도 실전에서는 손실을 볼 수 있습니다.
이 글에서는 프리미엄이 실제로 회귀하는지 검증하는 방법들을 소개합니다.

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🔍 왜 평균 회귀가 중요한가?

듀얼 계정 차익거래는 다음과 같은 방식으로 작동합니다:

• 업비트와 바이낸스 양쪽에 동일 수량의 자산을 미리 보유

• 특정 시점에 업비트가 더 비쌀 경우 → 업비트에서 매도, 바이낸스에서 매수

• 이후 프리미엄이 사라지거나 반전되면 포지션을 정리하며 수익 실현

하지만 프리미엄이 지속적으로 한쪽으로 치우치거나,
회귀하지 않는다면 한쪽 거래소의 자산만 계속 줄어들게 됩니다.
이 경우 손절이 불가피하거나, 차익거래 자체가 불가능해질 수 있습니다.

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📈 프리미엄 회귀 여부 확인하는 3가지 방법

✅ 1. 시계열 시각화

업비트와 바이낸스의 실시간 가격 데이터를 수집하고,
다음과 같은 방식으로 프리미엄을 계산합니다.

premium = (upbit_price - binance_price_krw) / binance_price_krw * 100

이 값을 시간에 따라 그래프로 그려보면
평균값(0%)을 중심으로 등락하는지 시각적으로 확인할 수 있습니다.

✅ 2. ADF 검정 (통계 테스트)

ADF (Augmented Dickey-Fuller) Test는
시계열 데이터가 평균으로 회귀하는 특성을 갖는지 통계적으로 검정합니다.

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

result = adfuller(premium_series)
print(f'p-value: {result[1]}')  # p < 0.05일 경우 평균 회귀 가능성 있음

p-value가 낮을수록 해당 시계열은 **평균 회귀적(stationary)**일 가능성이 높습니다.

✅ 3. Z-score 기반 전략

프리미엄의 평균과 표준편차를 계산한 후,
Z-score를 구해서 이상치 구간을 포착합니다.

z = (premium - mean_premium) / std_premium

• Z-score > 2 → 프리미엄 과열 → 매도 진입

• Z-score < -2 → 역프리미엄 과열 → 매수 진입

Z-score 전략은 회귀 가능성에 베팅하는 통계적 차익거래에 많이 활용됩니다.

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🧠 정리

항목	설명
왜 중요한가	평균 회귀 없이는 듀얼 계정 차익거래가 지속 불가능
확인 방법	시각화, ADF 테스트, Z-score 분석
실제 회귀하는 코인	BTC, ETH 등 메이저 코인은 회귀 성향 뚜렷
전략 팁	회귀 가능성이 높은 코인만 차익거래 대상으로 선택

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🛠 다음 단계?

• 실시간 가격 데이터를 수집하는 크롤러 만들기

• 프리미엄 시계열을 저장 및 시각화

• 평균 회귀 검정을 통해 거래 대상 코인 선정